正处于数据科学与机器学习工具 “大爆炸”的时代

artner 发布了 2019 年版面向数据科学与机器学习工具的魔力象限。Gartner 的魔力象限是在某一特定时间内对市场情况进行的图形化描述，根据 Gartner 的定义，它描述了 Gartner 依据标准对该市场内的厂商所进行的分析。Datanami 的 Alex Woodie 为我们解读了 2019 年版面向数据科学和机器学习工具的魔力象限。

Gartner 表示，目前用于数据科学的工具正在迅速发生变化。该公司在其新的数据科学和机器学习平台的报告中称，我们正处于 “大爆炸” 中。

1 月 28 日，Gartner 发布了《数据科学和机器学习平台魔力象限》(Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms)，并表示：“数据科学和机器学习市场是健康、活跃的，众多供应商提供了一系列产品。这个市场正在经历一场‘大爆炸’，这场‘大爆炸’不仅重新定义了应由谁来做数据科学和机器学习，还重新定了数据科学和机器学习应如何实现。”

分析师小组将数据科学平台定义为综合场所，在这里，数据科学家、民间数据科学家和开发人员不仅可以得到构建数据科学应用所需的所有核心功能，还可以将它们嵌入到现有业务流程和管理中，并对其进行管理和维护。

数据科学和机器学习平台必须满足低要求，并包括以下工具：

♦ 提取和准备数据;

♦ 以交互方式探索和可视化数据;

♦ 工程数据特征和构建预测模型;rtner 认为，整合和凝聚力是关键，如果应用程序(尤其是开源产品)只是简单地将各种包和库捆绑起来，那么这样的产品并不能视为真正的平台。

虽然这些核心要求为数据科学和机器学习平台奠定了基础，但不同的供应商在如何实现这些需求上存在着很大的差异。Gartner 指出，专业数据科学家可能更喜欢用 Python 或 R 编写代码，而其他人更喜欢数据科学笔记本的易用性，如 Jupyter。还有一些不太懂技术的人更喜欢用鼠标在界面上点击，因为对他们来说这样很直观。

领导者象限

在领导者象限中，Gartner 列入了四家供应商，包括：KNIME、RapidMiner、TIBCO Software、SAS。Gartner 的评估中，KNIME 名列前茅，这归功于客户的大力支持、广泛的产品组合以及市场上 “最平衡的” 愿景之一。苏黎世公司的产品系列(包括开源 KNIME Analytics 产品和商业 KNIME Server 产品)被誉为分析领域的 “瑞士军刀”。对深度学习、中级用户提供的的易用性以及与其他包集成的高级功能的支持受到了称赞，然而，性能和可扩展性被视为弱点，以及对物联网的吸引力也很有限

（编辑：鄂州站长网）

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